【H.264/AVC视频编解码技术详解】十三、熵编码算法(4):H.264使用CAVLC解析宏块的残差数据

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 《H.264/AVC视频编解码技术详解》视频教程已经在“CSDN学院”上线,视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现,并通过一个实战工程的形式对H.

《H.264/AVC视频编解码技术详解》视频教程已经在“CSDN学院”上线,视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现,并通过一个实战工程的形式对H.264的标准进行解析和实现,欢迎观看!

“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,只有自己按照标准文档以代码的形式操作一遍,才能对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会!

链接地址:H.264/AVC视频编解码技术详解

GitHub代码地址:点击这里


1. H.264的CAVLC解析宏块残差数据的流程

在H.264的解码器在解析宏块的残差数据时,其流程类似于上文提到的CAVLC编码的逆过程。在解析一个宏块残差的时候,首先解析的是残差矩阵的非零系数以及拖尾系数的个数numCoefftrailingOnes。随后是每一个拖尾系数的符号trailingSigns。而后是每一个非拖尾非零系数level的值。然后解析的是最高频非零系数前面的零的总个数totalZeros。最后是每一个非零系数前连续零的个数runBefore

2. 计算CAVLC解析残差的上下文参数

CAVLC编解码过程中的上下文即为当前块值numberCurrent。该值与当前像素块的左侧邻块和上方邻块中非零系数的个数有关。

以尺寸为4×4宏块分割方式为例。当前像素块同左侧和上方邻块的相对位置关系如下图:

对于当前像素块,若其上方和左侧相邻块都不可见(unavailable),那么当前像素块的numberCurrent值为0;若上方或左侧,有且仅有一个相邻块是可见的,那么当前像素块的numberCurrent值即为这个邻块中非零系数的个数numCoeff;若两个邻块都是可见的,那么当前像素块的numberCurrent值为两个邻块numCoeff的四舍五入平均值。

3. 解析非零系数总个数和拖尾系数个数

在CAVLC的解析过程中,非零系数总个数numCoeff和拖尾系数个数trailingOnes两个值是一起解析出来的。解析这两个值依据的是标准文档中的表9-5,如下表即是表9-5的部分:

根据之前解析出来的numberCurrent值,在这个表格中选择一列作为解码数据的参考。此后,从码流中读取相应长度的二进制码流,与表格中的值相比较。当码流与表格中的值匹配时,表格的前两列作为数组的下标,其值即等于希望解析出来的numCoeff和trailingOnes的值。

4. 解析拖尾系数的符号

我们知道变换系数矩阵中最高频的几个绝对值为1的非零系数称之为拖尾系数,其个数范围为0~3个。表示每一个拖尾系数的符号可以一个bit的trailing_ones_sign_flag表示:

  • 当trailing_ones_sign_flag为1,拖尾系数符号为-;
  • 当trailing_ones_sign_flag为0,拖尾系数符号为+;

5. 解析非零系数的幅值

非拖尾的非零系数的幅值通常表示为levels。Levels的解析相对较为复杂。该部分是从最高频开始解析到最低频的非零系数为止。也就是说,levels部分是按频率倒序解析的。

在解析每一个level的时候,每一个值都会按照前缀(prefix)和后缀(suffix)两部分进行解析。

5.1 解析level_prefix部分:

Level_prefix部分即level的前缀部分,该部分的解析较为简单,以伪代码表示如:

leadingZeroBits = −1
for( b = 0; !b; leadingZeroBits++ )
    b = read_bits( 1 )
level_prefix = leadingZeroBits

结合标准文档中的表9-6的表述可知,level的前缀值即为当前码流的下一个比特1之前连续的比特0的个数。

5.2 解析level_suffix部分:

Level_suffix部分的解析比prefix部分复杂,总体上可以分为以下几个步骤:

  1. 解析过程开始之前,初始化suffixLength的值:当非零系数总数numCoeff大于10且拖尾系数个数trailingOnes等于3时,suffixLength初始化为1,否则初始化为0;
  2. 确定levelSuffixSize的值:通常情况下,levelSuffixSize的值等于当前的suffixLength,除了下列两种意外情况:第一,level_prefix的值等于14且suffixLength为0,此时levelSuffixSize设为4;第二,level_prefix大于等于15,此时levelSuffixSize设为level_prefix-3;
  3. 解析level_suffix的值:根据levelSuffixSize的值作为长度,在码流中读取对应的二进制数据作为level_suffix;若levelSuffixSize为0,则level_suffix的值为0;

5.3 由level_prefix和level_suffix部分组合成为levelCode

在解析完成level_prefix和level_suffix之后,将二者组合生成levelCode。计算方法为:levelCode=(Min(15,level_prefix)<

5.3 由levelCode计算level

根据计算得到的levelCode的奇偶性,判断level的符号:

  • 若levelCode是偶数,返回level值为(levelCode + 2)>>1;
  • 若levelCode为奇数,返回level值为(−levelCode−1)>>1;

5.4 更新suffixLength的值

在解析过程中更新suffixLength体现了上下文自适应的思想。

  • 当suffixLength = 0时,suffixLength更新为1;
  • 当suffixLength小于6,且刚刚解析出来的level值大于阈值threshold时,suffixLength自增1;阈值threshold定义为( 3 << ( suffixLength − 1 ) );

6. 解析零系数信息

变换系数矩阵中的零系数也是重要的信息。CAVLC解析的零系数信息主要分两类:

  • totalZeros:每个矩阵一个值,表示最高频非零系数前零系数的总个数;
  • runBefore:每个非零系数一个值,表示该非零系数前连续0的总个数;

解析totalZeros的过程与解析numCoeff和trailingOnes类似,都是从一个二维表格中查找某列表格,在从码流中查找与表格中匹配的值,然后索引便是所求的totalZeros值。解析totalZeros的表格为标准文档中的表9-7。下图是表9-7的局部:

在解析totalZeros的过程中,选择表格的索引值等于当前矩阵块的非零系数个数numCoeff。

解析每个非零系数的runBefore时,也是按照从高频到低频逆序处理的。每次解析的runBefore也是按照类似上述的解析方法,从码流中读取相应长度的码流并与表格中的值比对,匹配后返回索引值作为解析的值。解析runBefore参考标准文档的表9-10:

每次解析出一个runBefore后,totalZeros都要减去该值,然后进行下一次处理。若有n个非零系数,则总共需要解析n-1个runBefore。最低频率的非零系数前的runBefore不需要写在码流中,因为可以通过上述信息推算出。

以上就是解析一个宏块的4×4残差系数矩阵相应语法元素的主要思想和过程。当然实际的解析过程比此要复杂得多,更详细的情况可到CSDN学院的课程:H.264/AVC视频编解码技术详解中观看。

目录
相关文章
|
5天前
|
监控 算法 安全
内网桌面监控软件深度解析:基于 Python 实现的 K-Means 算法研究
内网桌面监控软件通过实时监测员工操作,保障企业信息安全并提升效率。本文深入探讨K-Means聚类算法在该软件中的应用,解析其原理与实现。K-Means通过迭代更新簇中心,将数据划分为K个簇类,适用于行为分析、异常检测、资源优化及安全威胁识别等场景。文中提供了Python代码示例,展示如何实现K-Means算法,并模拟内网监控数据进行聚类分析。
28 10
|
2天前
|
存储 监控 算法
探秘员工泄密行为防线:基于Go语言的布隆过滤器算法解析
在信息爆炸时代,员工泄密行为对企业构成重大威胁。本文聚焦布隆过滤器(Bloom Filter)这一高效数据结构,结合Go语言实现算法,帮助企业识别和预防泄密风险。通过构建正常操作“指纹库”,实时监测员工操作,快速筛查可疑行为。示例代码展示了如何利用布隆过滤器检测异常操作,并提出优化建议,如调整参数、结合日志分析系统等,全方位筑牢企业信息安全防线,守护核心竞争力。
|
23天前
|
存储 算法 安全
控制局域网上网软件之 Python 字典树算法解析
控制局域网上网软件在现代网络管理中至关重要,用于控制设备的上网行为和访问权限。本文聚焦于字典树(Trie Tree)算法的应用,详细阐述其原理、优势及实现。通过字典树,软件能高效进行关键词匹配和过滤,提升系统性能。文中还提供了Python代码示例,展示了字典树在网址过滤和关键词屏蔽中的具体应用,为局域网的安全和管理提供有力支持。
50 17
|
28天前
|
算法 搜索推荐 Java
【潜意识Java】深度解析黑马项目《苍穹外卖》与蓝桥杯算法的结合问题
本文探讨了如何将算法学习与实际项目相结合,以提升编程竞赛中的解题能力。通过《苍穹外卖》项目,介绍了订单配送路径规划(基于动态规划解决旅行商问题)和商品推荐系统(基于贪心算法)。这些实例不仅展示了算法在实际业务中的应用,还帮助读者更好地准备蓝桥杯等编程竞赛。结合具体代码实现和解析,文章详细说明了如何运用算法优化项目功能,提高解决问题的能力。
58 6
|
2月前
|
存储 算法 安全
基于红黑树的局域网上网行为控制C++ 算法解析
在当今网络环境中,局域网上网行为控制对企业和学校至关重要。本文探讨了一种基于红黑树数据结构的高效算法,用于管理用户的上网行为,如IP地址、上网时长、访问网站类别和流量使用情况。通过红黑树的自平衡特性,确保了高效的查找、插入和删除操作。文中提供了C++代码示例,展示了如何实现该算法,并强调其在网络管理中的应用价值。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入解析图神经网络:Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络(GNNs)特点的神经网络模型,专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术,实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉,显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景,并通过图书推荐系统的实例,展示了其在实际问题解决中的强大能力。
271 30
|
2月前
|
存储 监控 算法
企业内网监控系统中基于哈希表的 C# 算法解析
在企业内网监控系统中,哈希表作为一种高效的数据结构,能够快速处理大量网络连接和用户操作记录,确保网络安全与效率。通过C#代码示例展示了如何使用哈希表存储和管理用户的登录时间、访问IP及操作行为等信息,实现快速的查找、插入和删除操作。哈希表的应用显著提升了系统的实时性和准确性,尽管存在哈希冲突等问题,但通过合理设计哈希函数和冲突解决策略,可以确保系统稳定运行,为企业提供有力的安全保障。
|
2月前
|
存储 算法
深入解析PID控制算法:从理论到实践的完整指南
前言 大家好,今天我们介绍一下经典控制理论中的PID控制算法,并着重讲解该算法的编码实现,为实现后续的倒立摆样例内容做准备。 众所周知,掌握了 PID ,就相当于进入了控制工程的大门,也能为更高阶的控制理论学习打下基础。 在很多的自动化控制领域。都会遇到PID控制算法,这种算法具有很好的控制模式,可以让系统具有很好的鲁棒性。 基本介绍 PID 深入理解 (1)闭环控制系统:讲解 PID 之前,我们先解释什么是闭环控制系统。简单说就是一个有输入有输出的系统,输入能影响输出。一般情况下,人们也称输出为反馈,因此也叫闭环反馈控制系统。比如恒温水池,输入就是加热功率,输出就是水温度;比如冷库,
515 15
|
3月前
|
算法 Linux 定位技术
Linux内核中的进程调度算法解析####
【10月更文挑战第29天】 本文深入剖析了Linux操作系统的心脏——内核中至关重要的组成部分之一,即进程调度机制。不同于传统的摘要概述,我们将通过一段引人入胜的故事线来揭开进程调度算法的神秘面纱,展现其背后的精妙设计与复杂逻辑,让读者仿佛跟随一位虚拟的“进程侦探”,一步步探索Linux如何高效、公平地管理众多进程,确保系统资源的最优分配与利用。 ####
97 4
|
3月前
|
缓存 负载均衡 算法
Linux内核中的进程调度算法解析####
本文深入探讨了Linux操作系统核心组件之一——进程调度器,着重分析了其采用的CFS(完全公平调度器)算法。不同于传统摘要对研究背景、方法、结果和结论的概述,本文摘要将直接揭示CFS算法的核心优势及其在现代多核处理器环境下如何实现高效、公平的资源分配,同时简要提及该算法如何优化系统响应时间和吞吐量,为读者快速构建对Linux进程调度机制的认知框架。 ####

推荐镜像

更多